Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels（CSK）相关滤波跟踪器详解

目标跟踪与相关滤波CSK

最新推荐文章于 2022-04-01 18:59:44 发布

原创最新推荐文章于 2022-04-01 18:59:44 发布 · 296 阅读

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#目标跟踪 #相关滤波 #CSK

博客围绕目标跟踪展开，涉及相关滤波技术，重点提及CSK。目标跟踪在信息技术领域有重要应用，相关滤波是实现目标跟踪的关键手段，CSK作为其中一种技术值得关注。

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相关滤波跟踪·CSK算法梳理（巨详（啰）细（嗦））

qq_32763701的博客

11-03

1万+

为什么引入循环矩阵？很多文章里解释引入循环矩阵是为了利用循环矩阵的特性达到密集采样（dense sampling）和转到频域提高运算效率的目的，但循环矩阵具体是如何达到这一目的我姑且写一下我的理解。我们回忆一下MOSSE算法里求相关性的操作是通过在怀疑区域里滑动卷积得到的，如果是要求密集采样（而不是随机采样）的话，要求卷积模板在这一区域从第一个像素滑动到最后一个像素，在这一区域产生大量候选窗，...

Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels 笔记

carrierlxksuper的专栏

12-16

3676

这是一篇ECCV2014年的paper，在这篇paper中作者提出了kernelized correlation filter，并将其应用到了tracking中，从而有了15年PAMIN的那篇文章，我再之前博客中也记录过 http://blog.youkuaiyun.com/carrierlxksuper/article/details/46461245 这篇文章的公式推导比较复杂，感兴趣的可以去看看

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06-17

卷积滤波英文_相关滤波器追踪算法发展简介

weixin_33497518的博客

01-02

242

更新：这篇文章原本是为了继续研究铺路，但是写完之后越发觉得相关滤波的未来不太乐观，也就没有继续更新。不过本文偶尔还有人看，所以总结说明一下吧，以后应该也不会再更新了。目前GPU运算的速度已经使得FFT的快速计算完全没有了优势，相关滤波仅存的优势只有快速更新的目标模板了，这上面能深挖的创新点很难找；另外就是计算量少，在无人机方面的应用还能发一点文章。一些大佬（感谢 @Guosheng Hu ）都不建...

核-岭回归？循环卷积快速计算？CSK算法详尽推导：Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-Detection with Kernels

m0_37975036的博客

02-17

586

由于最近要写文献报告，读了这篇tracking经典文献后感觉里面的公式推导还是有些绕圈圈的，因此花了两天时间从头到尾推导了一下的公式！在这里说明一下关于这篇Paper网上也有不少解析，但很多推导都有些问题，这篇Paper的中的问题也比较多，作者好像也修改了好几次。我第一次读的那个版本就把循环卷积和相关搞混了，以至于浪费了很多时间（嘤嘤嘤）。下图的公式就错了。这是最终版的Paper,但是我认为...

基于C++的KCF相关滤波器实现与视觉跟踪

Henriques 等人在 2012 年发表于 CVPR 的论文《Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels》中首次提出，它通过利用图像块循环移位所形成的循环矩阵结构，在傅里叶域中将复杂的...

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- **CSK** (Exploiting the circulant structure of tracking-by-detection with kernels)：利用循环结构的跟踪-by-detection方法。 - **LSHT** (Visual tracking via locality sensitive histograms)：基于局部敏感...

Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels(CSK)

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12-07

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Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels [paper] [code] 目标跟踪CSK代码出自ECCV2012，其主要的贡献是在MOSSE的基础上使用了核函数，同时证明了核函数是循环矩阵，通过循环矩阵可以实现密集采样。预备知识 MATLAB自带插值方法介绍-MATLAB的imresize函数...

CSK论文翻译.doc

04-26

Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels（CSK）的论文翻译

Tracking-Learning-Detection翻译

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TLD 算法 Tracking-Learning-Detection翻译

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01-16

实时并且准确度高的目标跟踪算法。文件中为源码。具有参考价值

ECCV 2012 CSK:《Exploiting the circulantstructure of tracking-by-detection with kernels》论文笔记

lch的博客

08-08

2713

理解出错之处望不吝指正。本文模型就是大名鼎鼎的CSK。本文的贡献：（1）稠密采样、循环移位；（2）循环矩阵带来的快速计算；（3）计算了不同的核函数的封闭解。 . 稠密采样、循环移位如上图所示，以往的方法中，采用的都是随机采样，作者说这会带来很大的冗余，并且只使用到了bbox的局部特征。而作者提出的稠密采样可以...

【论文阅读笔记】Exploiting the Circulant Structure of Trackin-by-detection with Kernels

时光机 °的博客

12-25

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论文发布时间：2012年全文概括这个方法，命名为CSK(Circulant Strructure … Kernels)。作者发现，离散的分类器可以用于跟踪系统上，借鉴足够快速的线性分类器使用对偶空间的核机制的想法，使用循环结构的快速傅里叶变换可以加速跟踪的进行。【个人解读：用过滤器窗口在图片上遍历，找到最大相应的思想，和分类找到最大概率的类别是差不多的】简介之前的方法都有一...

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u014085471的博客

11-04

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目标跟踪系列十一：Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels代码思路

ikerpeng

10-17

1万+

这篇文章很赞啊！很有必要将其好好的学习，今天首先记录

Paper Reading:Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels

demonszjin

03-28

308

论文链接：http://120.52.51.15/www.robots.ox.ac.uk/~joao/publications/henriques_eccv2012.pdf 摘要阐述近年来开始使用判别器在跟踪系统中，并在目标跟踪上取得成功。由于该方法采用线上实时训练过程中采集样本点的方式，大规模的样本数会造成计算资源和实时性之间的冲突。与此同时适当删减样本数量也会导致跟踪效果变差。本文采...

目标检测之CSK(Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels)

u010948546的博客

04-01

942

本文在MOSSE1的基础上，引入了Dense Sampling的采样方法和核函数。 Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters ↩︎

Exploiting PHP deserialization with a pre-built gadget chain如何通关这个

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要通关“Exploiting PHP deserialization with a pre-built gadget chain”关卡，以下是一些通用的步骤和思路： ### 理解PHP反序列化漏洞原理 PHP反序列化漏洞通常是由于应用程序在反序列化用户提供的数据时，没有对输入进行严格的验证和过滤，导致攻击者可以构造恶意的序列化数据，触发一系列的魔术方法调用，最终执行任意代码或进行其他恶意操作。 ### 分析预构建的小工具链关卡中提到了预构建的小工具链，需要仔细分析这个小工具链的组成和功能。小工具链通常是由一系列的PHP对象和方法调用组成，通过精心构造这些对象和方法的调用顺序，可以达到特定的攻击目的。 ### 构造恶意序列化数据根据分析得到的小工具链，构造恶意的序列化数据。这通常需要了解PHP的序列化格式和相关的魔术方法。例如，以下是一个简单的PHP序列化和反序列化示例： ```php <?php class ExampleClass { public $property = 'value'; public function __destruct() { // 当对象被销毁时会调用这个方法 echo "Object is being destroyed."; } } // 创建对象 $obj = new ExampleClass(); // 序列化对象 $serialized = serialize($obj); // 输出序列化后的字符串 echo $serialized; // 反序列化对象 $deserialized = unserialize($serialized); ?> ``` ### 注入恶意序列化数据将构造好的恶意序列化数据注入到应用程序中可以接受序列化数据的地方，例如表单字段、URL参数等。在注入时，需要注意数据的编码和传输方式，确保数据能够被正确地反序列化。 ### 测试和调试注入恶意序列化数据后，需要进行测试和调试，观察应用程序的响应和行为。如果没有达到预期的效果，需要检查构造的恶意序列化数据是否正确，以及应用程序是否对输入进行了额外的过滤和验证。 ### 绕过过滤和防护机制如果应用程序对输入进行了过滤和防护，需要尝试绕过这些机制。常见的绕过方法包括使用编码、变形等技术，将恶意数据伪装成合法的数据。 ### 利用漏洞获取权限或执行操作一旦成功绕过过滤和防护机制，并且触发了小工具链的执行，就可以利用漏洞获取系统权限、执行任意代码或进行其他恶意操作。 ### 相关问题

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